Máster Universitario en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial

Datos generales, Objetivos y Competencias

Coordinador/a del máster

BORREGO DIAZ, JOAQUIN

Centro(s) responsables del título

Descripción	ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA
Código	23
Dirección	AVDA. REINA MERCEDES, S/N
Localidad	SEVILLA
Código postal	41012
Teléfono(s)	95.455.68.17
Fax	95.455.27.59
Email	secdir-etsii@us.es

Centro(s) responsables del título

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.

Centro(s) en los que se oferta el título

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.

Fecha de publicación en el RUCT

Fecha Consejo de ministro: 12/11/2010
Fecha BOE: 16/12/2010

Curso de implantación

El programa se implanta en el curso 2010-2011.

Rama de conocimiento

Ingeniería y Arquitectura

Duración del programa

Créditos: 60.00
Años: 1

Tipo de enseñanza

Presencial

Lenguas utilizadas

Español

Información sobre horarios, aulas y exámenes

Horario del Máster

Procedimiento para la expedición del suplemento Europeo al título

BOE del procedimiento

Perfil del profesorado

Otros recursos humanos disponibles

Recursos humanos

Recursos materiales disponibles asignados

Recursos materiales

Cronograma de implantación

Este plan de estudios de máster se implanta el año académico 2010-2011. Dado que la duración del plan es de un año académico, no es preciso estipular un calendario plurianual de implantación.

Objetivos y Resultados

Objetivos

El propósito general de este Máster es la formación de graduados como investigadores y profesionales en el campo de la lógica, computación e inteligencia artificial. Globalmente el Máster ofrece una oferta de cursos que abarcan desde la formación teórica en determinadas áreas, hasta los que conjugan aspectos teóricos con el desarrollo de técnicas y herramientas para su aplicación práctica en Informática, Matemáticas, Ingeniería, Física, Biología y Medicina.

El objetivo fundamental del máster es completar la formación de los alumnos impartiendo materias de carácter interdisciplinar, que les permitan relacionar los conocimientos adquiridos en su formación académica de licenciatura o ingeniería y obtener una visión global de las disciplinas de Lógica Matemática, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, así como una especialización en áreas y temas concretos de las mismas, cercanos a las actividades I+D+i de los grupos de investigación del área. Este objetivo permite al alumno iniciarse en tareas investigadoras.

El objetivo principal del Trabajo Fin de Máster consiste en dotar a los alumnos de la capacidad para:

- Recopilar información selectiva sobre los temas objeto de la línea de investigación elegida,
- Comprender y analizar esa información, análisis crítico de artículos, e iniciar su singladura en tareas concretas de investigación.

Durante este periodo, también se pretende que el alumno comprenda y acepte la labor del tutor en su iniciación en el mundo de la investigación, sobre la metodología a seguir en determinados procesos. Con este objetivo se alcanza la implicación del alumno en la investigación objeto de estudio.

Resultados del proceso de formación y de aprendizaje

COMPETENCIAS BÁSICAS: (las establecidas en el RD 1393/2007)
CB 06. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB.07. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB.08. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB.09. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CB.10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

COMPETENCIAS GENERALES
CG1. Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.
CG2. Capacidad de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CG3. Capacidad de comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CG4. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CG5. Los estudiantes serán capaces de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
CG6. Los estudiantes deben ser capaces de comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general acerca de sus áreas de conocimiento.
CG7. Los estudiantes serán capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.
CG8. Los estudiantes serán capaces de analizar textos del área en otras lenguas relevantes en el ámbito científico.
CG9. Los estudiantes serán capaces de evaluar la calidad de nuevos métodos de gestión y clasificación del conocimiento científico.
CG10: El alumno es capaz de plantear, organizar y redactar artículos de carácter científico para comunicar sus resultados de investigación.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE1. Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.
CE2. Capacidad para la dirección general, dirección técnica y dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, en el ámbito de la Ingeniería Informática.
CE3. Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.
CE4. Capacidad para la dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, con garantía de la seguridad para las personas y bienes, la calidad final de los productos y su homologación.
CE5. Capacidad para aplicar métodos de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
CE6. Capacidad para la comprensión sistemática del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, y el dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicha área. Más específicamente, comprender y utilizar el lenguaje formal utilizado para la especificación, redacción y difusión de los resultados en el área.
CE7. Capacidad para el diseño conceptual de nuevos modelos y herramientas de procesamiento del conocimiento o de la información. Esta competencia engloba la capacidad de abstraer las propiedades estructurales de las observaciones a modelizar o reproducir. También engloba la capacidad más específica de manejar de herramientas inteligentes para la gestión del conocimiento científico, tecnológico y educativo.
CE8. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas matemáticas y computacionales más adecuadas a los fines que se persigan. Esta capacidad engloba la capacidad de analizar la adecuación de las herramientas en contextos como la Inteligencia Colectiva, Computación Bioinspirada y la Web.
CE9. Capacidad para la evaluación adecuada de nuevas herramientas computacionales y de gestión del conocimiento.
CE10. Capacidad para el uso de plataformas tecnológicas dedicadas a la gestión de información y conocimiento.
CE11. Capacidad para aplicar los métodos de lógica matemática para la resolución de problemas de fundamentación y/o modelización.
CE12. Capacidad para gestionar de manera inteligente datos.
CE13. Capacidad para la aplicación de técnicas propias de la computación natural para la resolución de problemas.
CE14. Capacidad para aplicar los métodos de lógica computacional para la resolución de problemas de programación, verificación de programas, representación del conocimiento y automatización del razonamiento.

Salidas profesionales y académicas

Salidas Profesionales

En los últimos años, la innovación tecnológica en el campo de las tecnologías de la
información está siendo indudablemente liderada por la Inteligencia Artificial. Esto
hace que haya aumentado el interés de muchas empresas en incorporar técnicas
de Inteligencia Artificial dentro de sus departamentos de investigación y desarrollo,
y por tanto demandando cada vez más especialistas en este campo. Por ejemplo,
el aprendizaje automático y la ciencia de los datos permite analizar en profundidad la información que maneja una empresa para la posterior toma de decisiones que mejoren los resultados empresariales.

El perfil que se demanda para realizar estas tareas requiere conocimientos que este máster aborda en muchas de sus asignaturas, proporcionando las competencias necesarias para la incorporación de Inteligencia Artificial en los sistemas informáticos de una organización.

En general, este máster ofrece una formación interdisciplinar en Ciencias de la
Computación e Inteligencia Artificial, lo que permitirá a los egresados su incorporación tanto a los departamentos de análisis de datos, investigación y desarrollo de una empresa, como a distintos organismos públicos en el ámbito de la investigación.

Salidas Académicas

Acceso al Doctorado

Desde una perspectiva académica, proporciona una vía para la formación investigadora y la realización de la Tesis Doctoral. De esta forma, el Máster Universitario en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial (MULCIA) representa la continuación de las actividades docentes del Programa de Doctorado del mismo nombre, que desde el curso 1997-98 venimos desarrollando de forma continuada hasta el curso 2013-14, en el que se integró en el Programa de Doctorado en Ingeniería Informática, ofertado por la ETSI Informática, regulado por el RD 99/2011.

En la actualidad el Máster da acceso al Programa de Doctorado en Ingeniería Informática así como al Programa de Doctorado en Matemáticas.

Sistema de Garantía de Calidad del Título

Memoria

Resultados del Título

Tasa de graduación	Porcentaje de estudiantes que finalizan la enseñanza en el tiempo previsto en el plan de estudios o en un año académico más en relación a su cohorte de entrada.
Tasa de abandono	Relación porcentual entre el número total de estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso que debieron obtener el título en el curso académico anterior al curso objeto de estudio y que no se han matriculado ni en el curso objeto de estudio ni en el anterior.
Tasa de eficiencia	Relación porcentual entre el número total de créditos del plan de estudios en los que debieron haberse matriculado a lo largo de sus estudios el conjunto de titulados del curso objeto de estudio y el número total de créditos en los que realmente han tenido.
Tasa de rendimiento	Porcentaje entre el número total de créditos superados en un curso por el alumnado en el título en el curso objeto de estudio y el número total de créditos en los que se ha matriculado en dicho curso.
Tasa de éxito	Porcentaje de créditos superados por el alumnado en el curso objeto de estudio en relación al número de créditos correspondientes a las asignaturas a las que se ha presentado.

Descripción	2017-2018	2018-2019	2019-2020	2020-2021	2021-2022	2022-2023
Tasa de graduación	50.00	28.00	44.83	54.84	34.62	64.29
Tasa de abandono	17.86	32.00	13.79	3.23	23.08	3.60
Tasa de eficiencia	98.04	97.56	97.09	97.83	96.94	90.50
Tasa de rendimiento	58.18	63.47	68.68	60.36	64.66	70.09
Tasa de éxito	98.16	98.56	99.62	97.61	100.00	99.19

Descripción	2017-2018	2018-2019	2019-2020	2020-2021	2021-2022	2022-2023
Estudiantes de nuevo ingreso en el Título	25.00	29.00	33.00	26.00	28.00	28.00
Nota media de ingreso
Duración media de los estudios	1.69	1.88	1.53	1.86	1.32	1.35
Satisfacción del alumnado con los estudios	3.77	3.57	3.06	3.33	3.39	4.00
Satisfacción del PDI	4.60	4.80	4.64	4.60	4.50	4.33
Satisfacción del personal de apoyo	3.95	3.90	3.67	4.38	4.57	4.23
Satisfacción de los egresados		3.75	4.00	4.31	4.30
Satisfacción de los empleadores		4.11	4.11	4.38	4.37
Satisfacción del estudiantado con la IPD del título	4.25	4.14	3.63	3.67	4.00	3.88
Satisfacción del profesorado con la IPD del título	4.33	4.40	4.07	5.00	4.63	4.33
Grado de inserción laboral de titulados y tituladas	80.00	66.67	83.33	100.00	100.00	71.43
Movilidad internacional de alumnos
% o número de alumnos de movilidad entrantes	4.76	12.50	26.00	11.11	22.22	8.51
% o número de alumnos de movilidad salientes			2.00		1.85	2.13
Oferta plazas de prácticas externas			3.00		23.00	3.00
Nivel de satisfacción con las prácticas externas		4.75	5.00		5.00	4.33
Total de alumnos matriculados SIN créditos reconocido	42.00	47.00	50.00	54.00	54.00	46.00
Total de alumnos matriculados	42.00	48.00	50.00	54.00	54.00	47.00
**() A partir del curso 2016/2017 se puntúa sobre 5.***